X1 X2 X3 X4 X5 X6 HL X1 Tương quan Pearson 1 .400** .115** .065 .188** .118** .189**
,
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .010 .143 .000 .008 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X2
Tương quan Pearson .400** 1 .313** .302** .390** .257** .325**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X3
Tương quan Pearson .115** .313** 1 .437** .453** .371** .492**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .010 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X4
Tương quan Pearson .065 .302** .437** 1 .519** .417** .466**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .143 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X5
Tương quan Pearson .188** .390** .453** .519** 1 .368** .504**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
X6
Tương quan Pearson .118** .257** .371** .417** .368** 1 .472**
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .008 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
HL
Tương quan Pearson .189** .325** .492** .466** .504** .472** 1
Mức ý nghĩa (2 chiếu) .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 506 506 506 506 506 506 506
**. Tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (2 chiều).
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS)
Dựa vào bảng trên ta có hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc (HL) với các biến độc lập (X1, X2, X3, X4, X5, X6) lần lượt là 0.189, 0.325, 0.492, 0.466, 0.504, 0.472; đồng thời các mức ý nghĩa (Sig.) đều < 0.01 Do đó ta bác
bỏ các giả thuyết H0i (i=1,6), chấp nhận các giả thuyết Hi (i=1,6). Như vậy, có sự tương quan giữa biến phụ thuộc HL (Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT tại Sacombank) với các biến độc lập: X1 (Phương tiện hữu hình), X2 (Độ an toàn), X3 (Sự tin cậy), X4 (Sự đáp ứng), X5 (Sự cảm thông) và X6 (Giá cả dịch vụ).
3.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giải quyết được mục tiêu mà nghiên cứu cũng như các giả thuyết đã đề ra là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các nhân tố với sự hài lòng của khách hàng; thành phần nào tác động mạnh nhất đến sự hài lịng.
Ta có phương trình hồi quy tuyến tính (của mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh) như sau:
Sự hài lòng (HL) = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6
Trong đó:
- X1: Phương tiện hữu hình
- X2: Độ an tồn
- X3: Sự tin cậy
- X4: Sự đáp ứng
- X5: Sự cảm thông
- X6: Giá cả dịch vụ
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở bảng sau: